在查找算法中,可用平均查找长度(记为ASL)来衡量一个查找算法的优劣,其定义为: 此处Pi为表中第i个记录被查找的概率,Ci为查找第i个记录时同关键字比较的次数,n为表中记录数。 以下叙述中均假定每一个记录被查找的概率相等,即Pi=1/n

admin2019-06-12  28

问题 在查找算法中,可用平均查找长度(记为ASL)来衡量一个查找算法的优劣,其定义为:

    此处Pi为表中第i个记录被查找的概率,Ci为查找第i个记录时同关键字比较的次数,n为表中记录数。
    以下叙述中均假定每一个记录被查找的概率相等,即Pi=1/n(i=1,2,…,n)。当表中的记录连续有序存储在一个一维数组中时,采用顺序查找与折半查找方法查找的ASL值分别是(11)。

选项 A、O(n),O(n)
B、O(n),O(1bn)
C、O(n1bn),O(n)
D、O(1bn),O(1bn)

答案B

解析 顺序查找的基本思想是:从表的一端开始,顺序扫描线性表,依次将扫描到的结点关键字和给定值k相比较。若当前扫描到的结点关键字与k相等,则查找成功;若扫描结束后,仍未找到关键字等于k的结点,则查找失败。顺序查找方法既适用于线性表的顺序存储结构,也适用于线性表的链式存储结构。
    成功的顺序查找的平均查找长度如下:
ASL==np1+(n-1)p2+…+2pn-1+pn
    在等概率情况下,pi=1/n(1≤i≤n),故成功的平均查找长度为(n+…+2+1)/n=(n+1)/2,即查找成功时的平均比较次数约为表长的一半。若k值不在表中,则需进行n+1次比较之后才能确定查找失败。查找时间复杂度为O(n)。
    若事先知道表中各结点的查找概率不相等,以及它们的分布情况,则应将表中结点按查找概率由小到大的顺序存放,以便提高顺序查找的效率。
    顺序查找的优点是算法简单,且对表的结构无任何要求,无论是用向量还是用链表来存放结点,也无论结点之间是否按关键字有序,它都同样适用。其缺点是查找效率低,因此,当n较大时不宜采用顺序查找。
    二分法查找又称折半查找,是一种效率较高的查找方法。二分法查找要求线性表是有序表,即表中结点按关键字有序,并且要用向量作为表的存储结构。
    二分法查找的基本思想是(设R[low,…,high]是当前的查找区间):
    (1)确定该区间的中点位置:mid=[(lowd+high)/2]。
    (2)将待查的k值与R[mid].key比较,若相等,则查找成功并返回此位置,否则需确定新的查找区间,继续二分查找,具体方法如下:
    若R[mid].key>k,则由表的有序性可知R[mid,…,n].key均大于k,因此若表中存在关键字等于k的结点,则该结点必定是在位置mid左边的子表R[low,…,mid-1]中。因此,新的查找区间是左子表R[low,…,high],其中high=mid-1。
    若R[mid].key<k,则要查找的k必在mid的右子表R[mid+1,…,high]中,即新的查找区间是右子表R[low,…,high],其中low=mid+1。
    若R[mid].key=k,则查找成功,算法结束。
    (3)下一次查找针对新的查找区间进行,重复步骤(1)和(2)。
    (4)在查找过程中,low逐步增加,而high逐步减少。如果high<low,则查找失败,算法结束。
    因此,从初始的查找区间R[1,…,n]开始,每经过一次与当前查找区间中点位置上结点关键字的比较,就可确定查找是否成功,不成功则当前的查找区间就缩小一半。重复这一过程,直至找到关键字为k的结点,或直至当前的查找区间为空(即查找失败)时为止。查找的时间复杂度为:O(1ogEn)。
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